1、Streaming or Batch 流式计算与批量计算： 1.1、基本概念：Streaming Analytics 流式计算：顾名思义，就是对数据流进行处理，如使用流式分析引擎如 Storm，Flink 实时处理分析数据，应用较多的场景如实时大屏、实时报表。 Batch Analytics 批量计算：统一收集数据到存储到 Data Base 再到对数据进行批量处理，就是传统意义上使用类似于
首先让我们先看一看系统架构设计中，为什么要做“限流”。不知道大家注意过没有，比如双11，刚过12点有些顾客的网页或APP会显示下单失败的提示，有些就是被限流掉了。为什么要做限流首先让我们先看一看系统架构设计中，为什么要做“限流”。旅游景点通常都会有最大的接待量，不可能无限制的放游客进入，比如故宫每天只卖八万张票，超过八万的游客，无法买票进入，因为如果超过八万人，景点的工作人员可能就忙不过来，过于拥
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2023-09-06 08:33:28
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LRU算法LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”，其底层实现为链表结构.当你新增数据时并使用redis作为缓存实现时，让redis自动的回收旧数据是件很方便的事情，其功能从某个角度来说可比拟java的GC机制，同时，这种自动回收行为也是流行的memc
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2023-08-11 16:37:41
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流式计算的概念 实时获取来自不同数据源的海量数据，进行实时分析处理，获得有价值的信息，一般用于处理数据密集型应用。流式计算属于持续性、低时延、事件驱动型的计算作业。流式计算工作原理1.提交流式计算作业，流式计算作业属于常驻计算服务，必须预先定义好计算逻辑，并提交到流计算系统中，在系统运行期间，流式计算作业的逻辑是不可更改的2.加载流式数据进行流计算，流式计算系统中有多个流
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2023-07-09 13:11:45
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redis的特征： 1、基于内存的 2、key-value键值对的存储结构 3、对于工作流是单线程的 4、io模型 epoll（多路复用） 5、value有类型 6、value有类型使具有本地方法->触发计算向数据移动（结合redis工作单线程使redis在计算上能达到最大的性能效果）工作模型：下面展示一个操作模型 kernel是内核，redis和很多的客户端并发访问通信的时候，因为可能发数
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2023-12-25 21:47:13
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随着互联网的不断发展，行业内对于数据的处理能力和计算的实时性要求都在不断增加，随之而来的是计算框架的升级。经过了十余年开源社区的不断演进，现在计算框架已经从第一代的雅虎开源的Hadoop体系进化到目前主流的Spark框架，这两套框架的计算主要是从强依赖硬盘存储能力的计算发展到了内存计算，大大增强了计算力。下一代计算引擎，也就是第三代计算引擎，将会从计算实时性的角度突破，也就是今天要讲到的Flink
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2023-11-07 01:52:13
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课程介绍课程目标：通过本模块的学习，能够掌握Storm底层的通信机制、消息容错机制、storm目录树及任务提交流程。课程大纲：课程内容1、Redis概述l Redis是一个开源，先进的key-value存储，并用于构建高性能，可扩展的应用程序的完美解决方案。l Redis从它的许多竞争继承来的三个主要特点：l Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。l&n
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2023-09-19 20:11:10
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目录SparkStreaming相关概念概述SparkStreaming的基本数据抽象DStream处理模式操作流程中细节StreamingContextStreamingContext对象的创建StreamingContext主要用法输入源DStream两种转化无状态转化操作有状态转化操作输出操作实践（最简单的wordCount）创建StreamingContext对象创建DStream对象对D
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2024-03-30 20:33:11
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大数据篇：MapReduceMapReduce是什么?MapReduce源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文，是面向大数据并行处理的计算模型、框架和平台，而Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版。如果没有MapReduce!那么在分布式计算上面将很难办，不好编程。在早期无法处理大数据的离线计算。编程中不易扩展性分布式计算任务一旦挂了，没
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2023-11-24 21:10:51
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什么是MapReduce
MapReduce是一个分布式计算框架； 它将大型数据操作作业分解为可以跨服务器集群并行执行的单个任务；适用于大规模数据处理场景；每个节点处理存储在该节点的数据；每个 job 包含Map和Reduce两部分MapReduce的设计思想1、分而治之简化并行计算的编程模型2、构建抽象模型开发人员专注于实现 Mapper 和 Reduce 函数3、隐藏系统层细节开发人员专注于业
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2024-01-15 01:13:41
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流式计算简单介绍一下流式计算。流式计算的背景在日常生活中，我们通常会先把数据存储在一张表中，然后再进行加工、分析，这里就涉及到一个时效性的问题。如果我们处理以年、月为单位的级别的数据，那么多数据的实时性要求并不高；但如果我们处理的是以天、小时，甚至分钟为单位的数据，那么对数据的时效性要求就比较高。在第二种场景下，如果我们仍旧采用传统的数据处理方式，统一收集数据，存储到数据库中，之后再进行分析，就可
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2023-11-21 21:18:39
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1)实时性。流式大数据不仅是实时产生的，也是要求实时给出反馈结果。系统要有快速响应能力，在短时间内体现出数据的价值，超过有效时间后数据的价值就会迅速降低。2)突发性。数据的流入速率和顺序并不确定，甚至会有较大的差异。这要求系统要有较高的吞吐量，能快速处理大数据流量。3)易失性。由于数据量的巨大和其价值随时间推移的降低，大部分数据并不会持久保存下来，而是在到达后就立刻被使用并丢弃。系统对这些数据有且
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2024-04-24 15:38:02
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与 流式计算 对应的是 批量计算，流式计算 可以 及时反馈结果，而批量计算 往往伴随着延时。 本节主要总结两点内容：sparkstreaming消息队列（Kafka）一、sparkstreaming首先给出流式计算的一个框架：LAMBADA 架构： 如图：上半部分为 批量计算；下半部分 为 流式计算；共同构成了 LAMBADA 架构；1、sparkstreaming 架构sparkstreamin
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2024-03-17 08:47:50
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文章目录概述2大数据流式计算关键技术2.1系统架构2.2 数据传输 概述流式计算和批量计算分别适用于不同的大数据应用场景:对于先存储后计算,实时性要求不高,同时,数据的准确性、全面性更为重要的应用场景,批量计算模式更合适;对于无需先存储,可以直接进行数据计算,实时性要求很严格,但数据的精确度要求稍微宽松的应用场景,流式计算具有明显优势.流式计算中,数据往往是最近一个时间窗口内的,因此数据延迟往往
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2024-01-08 17:53:00
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Spark流计算概述⼀般流式计算会与批量计算相⽐较。在流式计算模型中，输⼊是持续的，可以认为在时间上是⽆界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是⽆界的。流式计算⼀般对实时性要求较⾼，同时⼀般是先定义⽬标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应⽤于数据。同时为了提⾼计算效率，往往尽可能采⽤增量计算代替全量计算。批量处理模型中，⼀般先有全量数据集，然
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2023-10-03 18:15:58
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文章目录CHAPTER 10 Stream Processing 流式计算What Is Stream Processing? 流处理是什么Stream-Processing Concepts 流处理的概念Time 时间Mind the Time Zone 注意时区State 状态Stream-Table DualityTime Windows 时间窗口Stream-Processing Des
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2024-05-13 19:12:42
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学习内容流式计算 Stream，也就是流，也叫做流式计算。利用 Steam ，可以让 java 以声明性地迭代方式处理集合。元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Stream并不会存储元素，而是按需计算。流的来源可以是集合，数组 等。两大特征 Pipelining: 中间操作都会返回流对象本身。 这样多个操作可以串联成一个管道， 如同流式风格（fluent style）。 这样做可以对操作进行优化
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2023-10-12 09:33:20
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1 概述java.util.stream.Stream 接口，表示能应用在一组元素上，一次执行的操作序列，也就是可以对一组数据进行连续的多次操作。Stream在使用的时候，需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection 的子类， List 或者 Set都可以，但是 Map 类型的集合不支持。Stream是对集合功能的增强，它提供了各种非常便利、高效的聚合操作，可以大批量数据操作
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2023-09-02 07:14:12
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理解storm、spark streamming等流式计算的数据来源、理解JMS规范、理解Kafka核心组件、掌握Kakfa生产者API、掌握Kafka消费者API。对流式计算的生态环境有深入的了解，具备流式计算项目架构的能力。所以学习kafka要掌握以下几点：1、 kafka是什么？2、&
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2024-02-22 20:21:30
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前提：以下基于 List<Student> 列表进行举例，大家实际使用进行举一反三即可。大同小异，Java8 的流式计算功能很强大，需要大家实际应用中逐渐挖掘更高级的用法。Student 类大致如下：public class Student {
/**
* 学号
*/
private String number;
/**
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2023-08-25 19:28:21
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